Board Guard

Board Guard é um projeto que utiliza Machine Learning para prever falhas em placas eletrônicas com base em dados de testes funcionais. O objetivo é antecipar falhas e realizar correções para aumentar a produtividade e a qualidade do processo de fabricação.

Tabela de Conteúdos

1. Descrição do Projeto
2. Tecnologias Utilizadas
3. Instalação e Configuração
4. Como Executar
5. Como Contribuir
6. Licença

Descrição do Projeto

O projeto Board Guard tem como objetivo prever falhas em placas eletrônicas usando um modelo de Machine Learning treinado com dados de testes funcionais. Através de análises e previsões, é possível antecipar problemas e realizar correções antes que as falhas ocorram, melhorando a produtividade e a eficiência na fabricação.

Tecnologias Utilizadas

• Python: Linguagem principal para desenvolvimento do modelo e scripts.
• Scikit-Learn: Biblioteca para Machine Learning e avaliação de modelos.
• NumPy: Biblioteca para operações numéricas.
• Matplotlib e Seaborn: Bibliotecas para visualização de dados e resultados.
• Joblib: Para salvar e carregar modelos treinados.

Instalação e Configuração

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/marcostulliosouza/board-guard.git
   cd board-guard

2. Crie e ative um ambiente virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Para Windows: venv\Scripts\activate

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Prepare os dados:

Certifique-se de ter os arquivos de dados necessários (X_train.npy, X_test.npy, y_train.npy, y_test.npy) na pasta correta.

Como Executar

O projeto inclui um script principal para executar todas as etapas do processo. Para executar o projeto, utilize o seguinte comando:

python main.py

O script main.py executa as seguintes etapas:

1. Treina o modelo usando os dados de treinamento.
2. Avalia o modelo usando os dados de teste.
3. Exibe as métricas de desempenho, como matriz de confusão, relatório de classificação e curva ROC.

Como Contribuir

Se você deseja contribuir para este projeto, siga estas etapas:

1. Faça um Fork do Repositório: Clique no botão “Fork” no canto superior direito do repositório.
2. Crie uma Nova Branch: Crie uma branch para suas alterações:

git checkout -b minha-nova-branch

3. Faça suas Alterações: Edite, adicione ou remova arquivos conforme necessário.
4. Commit e Push: Faça o commit das suas alterações e envie para o seu fork:

git add .
git commit -m "Descrição das alterações"
git push origin minha-nova-branch

5. Crie um Pull Request: Vá para o repositório original e crie um Pull Request a partir da sua branch.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Esse README.md fornece uma visão geral completa do projeto, instruções para instalação, configuração e execução, bem como orientações para contribuição. Ajuste conforme necessário para refletir com precisão o seu projeto.